허용 범위에 대한 Faulkenberry-Weeks 샘플 크기 계산Power and Sample Size Explorer에는 허용 범위 옵션이 없습니다. 원하는 오차 한계와 그 확률에 따라 허용 범위에 대한 최소 샘플 크기를 얻는 것이 종종 바람직합니다.
Faulkenberry-Weeks는 그런 접근 방식입니다. Minitab이 하는 일에서 영감을 얻으세요: 허용 오차 구간에 대한 표본 크기에 대한 방법 및 공식 - Minitab
기본 데이터 분석 및 모델링Re: 허용 오차 간격에 대한 Faulkenberry-Weeks 샘플 크기 계산 - 상태가 다음으로 변경됨: 승인됨안녕 @Bashburz , 이 요청을 제출해 주셔서 감사합니다. JMP 17에서 공차 구간에 대한 표본 크기 탐색기는 신뢰 구간 > 하나의 표본 평균에 대한 오차 한계에서 사용할 수 있습니다.
JMP 문서에서: "비율에 대한 공차 구간의 경우 큐 모집단의 오차 한계 또는 한계는 Krishnamoorthy 및 Mathew( 2009년 )."
이것이 귀하의 요청을 충족합니까?
Re: 공차 구간에 대한 Faulkenberry-Weeks 샘플 크기 계산고맙습니다 @Bashburz 이 추가 정보를 위해. 향후 릴리스에서 고려할 수 있도록 이를 개발 팀에 전달했습니다.
Re: 공차 구간에 대한 Faulkenberry-Weeks 샘플 크기 계산안녕 @mia_stephens ,
이 기능을 알려주셔서 대단히 감사합니다. 데이터 수집 계획에 이미 매우 유용하다고 생각합니다.
그러나 공차 간격에 관한 모든 질문에 답하는 것은 아닙니다. 사용된 용어에 약간의 모호함이 있습니다. JMP의 "오차 한계"는 공차 간격의 절반 너비를 나타냅니다. 이것은 물론 간격 탐색기가 예측할 수 있는 유용한 매개변수입니다. 그러나 문헌에서 오차 한계라고도 하는 추가 고려 사항이 있습니다.
오차 한계: 오차 한계 m%는 구간에 포함될 수 있는 p%의 목표를 초과하는 모집단의 추가 백분율을 측정합니다.
오차 확률의 한계: 오차 확률의 한계는 간격이 p%보다 m% 이상 넓을 확률입니다. 오차 한계 확률의 일반적인 값은 0.01, 0.05 및 0.1입니다. 값이 클수록 대상 p%보다 모집단의 훨씬 더 큰 백분율을 포함하는 공차 구간이 생성될 수 있습니다.
따라서 예측된 허용 오차 간격이 계산된 것보다 더 넓을 위험에 대한 추가 정량화입니다. 그러므로 나는 그 시행이 기존 계산에 Faulkenberry-Weeks 접근 방식은 추가 이점을 가져올 것입니다.
Re: 허용 오차 간격에 대한 Faulkenberry-Weeks 샘플 크기 계산 - 상태가 다음으로 변경됨: 조사 중제목: 허용 오차 구간에 대한 Faulkenberry-Weeks 표본 크기 계산 관련 - 상태 변경: 확인됨
